package code_rhapsody.array;

/**
 * @author Synhard
 * @version 1.0
 * @class Code11
 * @description 209. 长度最小的子数组
 * 给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。
 *
 * 找出该数组中满足其和 ≥ target 的长度最小的 连续子数组 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr] ，
 * 并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0 。
 *
 *
 * 示例 1：
 *
 * 输入：target = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
 * 输出：2
 * 解释：子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。
 * 示例 2：
 *
 * 输入：target = 4, nums = [1,4,4]
 * 输出：1
 * 示例 3：
 *
 * 输入：target = 11, nums = [1,1,1,1,1,1,1,1]
 * 输出：0
 *  
 *
 * 提示：
 *
 * 1 <= target <= 109
 * 1 <= nums.length <= 105
 * 1 <= nums[i] <= 105
 *  
 *
 * 进阶：
 *
 * 如果你已经实现 O(n) 时间复杂度的解法, 请尝试设计一个 O(n log(n)) 时间复杂度的解法。
 *
 * @tel 13001321080
 * @email 823436512@qq.com
 * @date 2021-07-23 9:08
 */
public class Code11 {
    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = new int[]{1,2,3,4,5};
        System.out.println(minSubArrayLen(11, nums));
    }

    public static int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
        int left = 0, right = 0;
        int minLen = Integer.MAX_VALUE;
        int sum = 0;
        while (left < nums.length && right < nums.length) {
            if (nums[right] + sum < target) {
                sum += nums[right++];
                continue;
            }
            if (nums[right] + sum > target) {
                minLen = Math.min(minLen, right - left + 1);
                sum -= nums[left++];
                continue;
            }

            minLen = Math.min(minLen, right - left + 1);
            sum += nums[right++];
        }
        return minLen == Integer.MAX_VALUE ? 0 : minLen;
    }
}
/*
双指针滑动窗口
 */
